Power Pivot의 집계

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집계는 축소, 요약 하 고, 또는 데이터를 그룹화 하는 방법이 있습니다. 테이블이 나 다른 데이터 원본에서 원시 데이터로 시작 데이터는 다양 한 세부 정보, 했는데 구성 되었거나 어떤 방법으로 그룹화 하지는 의미 플랫 경우가 많습니다. 이 부족 요약 또는 구조 어려움을 줄 수 있는 데이터의 패턴을 검색 하 고 있습니다. 데이터 모델링의 중요 한 부분 간단 하 게, 추상, 또는 특정 비즈니스 질문에 대 한 대답에 패턴을 요약 하는 집계를 정의 하는 것입니다.

예: 평균, 개수, DISTINCTCOUNT, MAX, MIN또는 합계 를 사용 하 여 가장 일반적인 집계를 만들 수 있습니다 측정값 에 자동으로 자동 합계를 사용 하 여. 집계 AVERAGEX, COUNTX, COUNTROWS또는 SUMX등의 다른 종류 테이블을 반환 하 고 데이터 분석 식 (DAX)를사용 하 여 만든 수식 필요 합니다.

파워 피벗의 집계 이해

집계에 사용할 그룹 선택

데이터를 집계하는 경우 제품, 가격, 지역 또는 날짜와 같은 특성을 기준으로 데이터를 그룹화한 다음 그룹의 모든 데이터에 적용되는 수식을 정의합니다. 예를 들어 연도별 합계를 만들 때 집계를 만듭니다. 그런 다음 이전 연도에 대한 금년의 비율을 만들고 이를 백분율로 표시하는 경우에는 다른 유형의 집계를 만듭니다.

데이터를 그룹화하는 방법은 비즈니스 질문에 따라 결정됩니다. 예를 들어 집계는 다음과 같은 질문에 답변하는 데 사용될 수 있습니다.

계산   몇 개의 트랜잭션이 한 달에 있었습니까?

평균    사원별이 달의 평균 판매량은 무엇입니까?

최소값 및 최대값    된 판매 단위 측면에서 상위 5 개 영업 지역은?

이러한 질문에 답할 수 있는 계산을 만들려면 개수나 합계를 구할 수치가 포함된 상세 데이터가 있어야 하며 결과를 구성하는 데 사용할 그룹에 숫자 데이터가 어떤 식으로든 연관되어야 합니다.

데이터가 이미 포함 되어 있지 않으면 그룹화를 사용할 수 있는 값 제품 범주 또는 지역에서 저장소 위치한 이름 같은 범주를 추가 하 여 데이터를 그룹을 추가할 수 있습니다. Excel에서 그룹을 만들 때 수동으로 입력 하거나 해야 워크시트의 열 중에서 사용 하려는 그룹을 선택 합니다. 관계형 시스템에서 제품에 대 한 범주와 같은 계층 구조 자주 사실 아닌 다른 테이블 또는 값 테이블에 저장 됩니다. 일반적으로 category 테이블 몇 가지 종류의 키가 팩트 데이터에 연결 됩니다. 예를 들어, 데이터에는 제품 또는 범주에 이름이 아니라 제품 Id 찾기 플랫 Excel 워크시트에 있는 범주를 추가 하려면 범주 이름을 포함 된 열에 복사 해야 합니다. 파워 피벗 된 product category 테이블 데이터 모델에 가져올 숫자 데이터가 포함 된 테이블 및 제품 범주 목록 사이의 관계 만들기 한 다음 데이터를 그룹화 하려면 범주를 사용 하 여 수 있습니다. 자세한 내용은 테이블 간의 관계 만들기를 참조 합니다.

집계에 사용할 함수 선택

사용할 그룹화를 식별 및 추가한 후에는 집계에 사용할 수치 연산 함수를 결정해야 합니다. 집계라는 단어는 합계, 평균, 최소값, 개수와 같이 집계에 사용되는 수치 연산 또는 통계 연산의 동의어로 사용되는 경우가 많습니다. 그러나 파워 피벗에서는 파워 피벗과 Excel에 있는 표준 집계 외에 집계를 위한 사용자 지정 수식을 만들 수 있습니다.

예를 들어 앞의 예에 사용된 것과 동일한 값 및 그룹화 집합이 있는 경우 다음 질문에 답변하는 데 사용할 수 있는 사용자 지정 집계를 만들 수 있습니다.

필터링 된 개수   몇 개의 트랜잭션이 있었습니까 한 달에 제외 하 고 month 끝 유지 관리?

시간별 평균을 사용 하 여 비율    증가율 또는 감소율 작년의 동일한 기간과 비교 판매량에서은 어느?

그룹화 최소값과 최대값    영업 지역은 각 제품 범주 또는 각 판매 홍보를 상위권 설명 였습니까?

수식 및 피벗 테이블에 집계 추가

의미 있는 데이터를 얻기 위해 데이터를 그룹화하는 방법과 사용할 값이 대략적으로 파악되면 피벗 테이블을 작성할지, 아니면 테이블 내에서 계산을 만들지를 결정할 수 있습니다. 파워 피벗은 Excel의 기본 기능을 확장하고 향상시켜 합, 개수 또는 평균과 같은 집계를 생성합니다. 파워 피벗의 파워 피벗 창 내에서 또는 Excel 피벗 테이블 영역 내에서 사용자 지정 집계를 만들 수 있습니다.

  • 계산 된 열에 다른 테이블에서 관련된 행을 검색 한 다음 합계, 개수, 또는 관련 된 행의 해당 값의 평균을 현재 행 컨텍스트를 고려 하는 집계를 만들 수 있습니다.

  • 측정값을 수식 내에 정의 된 필터 및 피벗 테이블의 디자인 및 슬라이서, 열 머리글 및 행 머리글을 선택 하 여 적용 된 필터를 사용 하 여 동적 집계를 만들 수 있습니다. 자동 합계를 사용 하 여 또는 수식을 작성 하 여 파워 피벗 에서 표준 집계를 사용 하 여 측정값을 만들 수 있습니다. 표준 집계를 사용 하 여 Excel에서 피벗 테이블에서 암시적 측정값을 만들 수도 있습니다.

피벗 테이블에 그룹화 추가

피벗 테이블을 디자인할 때는 그룹화, 범주 또는 계층을 나타내는 필드를 피벗 테이블의 열 및 행 섹션으로 끌어서 데이터를 그룹화합니다. 그런 다음 숫자 값이 포함된 필드를 값 영역으로 끌어 해당 개수, 평균 또는 합계를 구합니다.

피벗 테이블에 범주를 추가 하는 경우 팩트 데이터와 관련이 없는 항목 데이터 독특합니다 결과 또는 오류가 나타날 수 있습니다. 일반적으로 파워 피벗 자동 검색 및 관계를 나타내는 하 여 문제를 해결 하려고 합니다. 자세한 내용은 피벗 테이블에서 관계 작업을 참고 합니다.

필드를 슬라이서로 끌어 표시할 특정 데이터 그룹을 선택할 수도 있습니다. 슬라이서를 사용하면 피벗 테이블의 결과를 대화형으로 그룹화, 정렬 및 필터링할 수 있습니다.

수식에서 그룹화 작업

테이블 간의 관계를 만든 다음 이러한 관계를 활용하여 관련 값을 조회하는 수식을 만들면 그룹화 및 범주를 사용하여 테이블에 저장된 데이터를 집계할 수도 있습니다.

즉, 범주에 따라 값을 그룹화하는 수식을 만들려면 먼저 관계를 사용하여 세부 데이터가 들어 있는 테이블과 범주가 들어 있는 테이블을 연결한 다음 수식을 작성합니다.

조회를 사용 하는 수식을 만드는 방법에 대 한 자세한 내용은 Power Pivot 수식의 조회를 참조 하십시오.

집계에서 필터 사용

파워 피벗 의 새 기능 열 및 테이블의 데이터를 사용자 인터페이스에서 및 차트나 피벗 테이블 내의 뿐만 아니라 집계를 계산 하는 데 사용할 수 있는 매우 수식에 필터를 적용 하는 기능입니다. 계산 된 열과 s 수식에 필터를 사용할 수 있습니다.

예를 들어 새 DAX 집계 함수에서는 합계나 개수를 구할 값을 지정하는 대신 전체 테이블을 인수로 지정할 수 있습니다. 해당 테이블에 필터를 적용하지 않은 경우 테이블의 지정된 열에 있는 모든 값에 집계 함수가 적용됩니다. 그러나 필터 조건과 현재 컨텍스트에 따라 서로 다른 데이터 하위 집합에 집계가 적용되도록 DAX에서 테이블에 대한 동적 또는 정적 필터를 만들 수 있습니다.

수식에서 조건과 필터를 결합하면 수식에 제공된 값에 따라 변경되거나 피벗 테이블의 행 머리글과 열 머리글 선택에 따라 변경되는 집계를 만들 수 있습니다.

자세한 내용은 수식의 데이터 필터링을참고 합니다.

Excel 집계 함수와 DAX 집계 함수의 비교

다음 표에서는 Excel에서 제공되는 몇 가지 표준 집계 함수를 나열하고 이러한 함수의 파워 피벗 구현에 대한 링크를 제공합니다. 이러한 함수의 DAX 버전은 구문과 특정 데이터 형식의 처리 방법에서 약간의 차이가 있기는 하지만 Excel 버전과 거의 동일하게 동작합니다.

표준 집계 함수

함수

용도

평균

한 열에 있는 모든 숫자의 평균(산술 평균)을 반환합니다.

AVERAGEA

한 열에 있는 모든 값의 평균(산술 평균)을 반환합니다. 텍스트와 숫자가 아닌 값을 처리합니다.

개수

열에 있는 숫자 값의 수를 셉니다.

COUNTA

열에서 비어 있지 않은 값의 수를 셉니다.

최대값

열에서 가장 큰 숫자 값을 반환합니다.

MAXX

테이블에서 계산되는 식 집합에서 가장 큰 값을 반환합니다.

최소값

열에서 가장 작은 숫자 값을 반환합니다.

MINX

테이블 전체에서 평가한 식 집합에서 가장 작은 값을 반환합니다.

합계

열에 있는 모든 숫자를 더합니다.

DAX 집계 함수

DAX에는 집계가 수행되는 테이블을 지정할 수 있는 집계 함수가 포함되어 있습니다. 따라서 열의 값을 단순히 더하거나 평균을 계산하는 대신 이러한 함수를 사용하여 집계할 데이터를 동적으로 정의하는 식을 만들 수 있습니다.

다음 표에서는 DAX에서 사용 가능한 집계 함수를 나열합니다.

함수

용도

AVERAGEX

테이블에 대해 계산되는 식 집합의 평균을 구합니다.

COUNTAX

테이블에서 계산되는 식 집합의 수를 셉니다.

COUNTBLANK

열에서 비어 있는 값의 수를 셉니다.

COUNTX

테이블에 있는 행의 총 수를 셉니다.

COUNTROWS

필터 함수와 같은 중첩된 테이블 함수에서 반환되는 행 수를 셉니다.

SUMX

테이블에서 계산되는 식 집합의 합을 반환합니다.

DAX와 Excel 집계 함수 간의 차이

이러한 함수는 Excel 상응 이름이 같은, 수도 있지만 파워 피벗 의 메모리 내 분석 엔진 활용할가 있고 테이블 및 열에서 작동 하도록 재작성 합니다. DAX 수식을 사용할 수 없는 경우 통합 문서를 Excel에서 그 반대의 경우도 마찬가지입니다. 만 사용할 수 파워 피벗 창 및 파워 피벗 데이터를 기반으로 하는 피벗 테이블입니다. 또한 함수가 동일한 이름의 있지만, 동작 약간 달라질 수 있습니다. 자세한 내용은 개별 함수의 참조 항목을 참조 합니다.

집계에서 열이 계산되는 방법 또한 Excel에서 집계가 처리되는 방법과 다릅니다. 예를 들어 설명해 보겠습니다.

Sales 테이블에서 Amount 열의 값에 대한 합계를 구하기 위해 다음 수식을 만든다고 가정하겠습니다.

=SUM('Sales'[Amount])

가장 간단한 경우 함수 단일 필터링 되지 않은 열에서 값을 가져올 및 결과 항상 Amount 열에서 값을 추가 하는 Excel에서와 동일 합니다. 그러나 파워 피벗 수식을 해석 되어 "Sales 테이블의 각 행에 대 한 시간 내에 값을 가져올 하 고 해당 개별 값을 추가 합니다. 파워 피벗 있는 집계가 수행 하 고 각 행에 대해 단일 스칼라 값을 계산 합니다. 한 다음을 수행 집계 해당 값의 각 행을 계산 합니다. 따라서를 테이블에 필터가 적용 하거나 필터링 할 수 있는 다른 집계에 따라 값을 계산 하는 경우 수식 결과가 다 수 있습니다. 자세한 내용은 DAX 수식의 컨텍스트를 참조 합니다.

DAX 시간 인텔리전스 함수

이전 섹션에 설명 된 표 집계 함수, 외에도 DAX 날짜를 사용 하는 집계 함수에는 한 시간을 지정 하면 기본 제공 시간 인텔리전스를 제공 하 합니다. 이러한 함수 날짜 범위를 사용 하 여 관련된 값을 값을 집계 합니다. 날짜 범위에서 값을 비교할 수 있습니다.

다음 표에서는 집계에 사용할 수 있는 시간 인텔리전스 함수를 나열합니다.

함수

용도

CLOSINGBALANCEMONTH

CLOSINGBALANCEQUARTER

CLOSINGBALANCEYEAR

달력에서 지정한 기간의 끝 값을 계산합니다.

OPENINGBALANCEMONTH

OPENINGBALANCEQUARTER

OPENINGBALANCEYEAR

달력에서 지정한 기간 앞에 오는 기간의 끝 값을 계산합니다.

TOTALMTD

TOTALYTD

TOTALQTD

특정 기간의 첫 번째 날부터 시작하여 지정된 날짜 열의 가장 최근 날짜로 끝나는 기간을 계산합니다.

시간 인텔리전스 함수 섹션 (시간 인텔리전스 함수)에서 다른 함수는 날짜 또는 사용자 지정 집계에 사용할 날짜 범위를 검색 하는 사용할 수 있는 함수입니다. DATESINPERIOD 함수를 사용 하 여 다양 한 날짜를 반환 하려면 한 다른 함수의 인수로 사용할 경우 집합이 있는 날짜를 사용 하 여 해당 날짜에 대 한 사용자 지정 집계를 계산 하려면 예를 들어 있습니다.

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